실행 디바이스 선택

Windows ML API를 사용하면 모델을 평가하려는 디바이스를 선택할 수 있습니다. 세션을 만들 때 디바이스를 선택합니다. 이렇게 하려면 기계 학습 모델을 평가하는 데 사용되는 디바이스를 정의하는 LearningModelDevice 클래스를 사용합니다.

여기서는 이전 앱의 파일을 변경 classifier.cs 하여 디바이스의 GPU에서 모델 평가를 실행할 수 있습니다. 이전 자습서에서는 WinML 코드 생성기에서 자동으로 생성되었으므로 해당 파일을 건드리지 않았습니다.

1. classifier.cs 파일을 열고 메서드에 다음 코드를 추가합니다CreateFromStreamAsync.

// Select GPU or another DirectX device to evaluate the model.
LearningModelDevice device = new LearningModelDevice(LearningModelDeviceKind.DirectX);

다른 실행 디바이스를 선택하려면 DirectX 필드를 다른 실행 디바이스로 전환하기만 하면됩니다.

2. 이제 세션을 만들 때 이 디바이스를 선택할 수 있습니다. 실행 디바이스를 LearningModelSession 지정하도록 생성자를 변경합니다.

// Create the evaluation session with the model and device.
learningModel.session = new LearningModelSession(learningModel.model, device);

CreateFromStreamAsync 메서드는 다음과 같습니다.

CreateFromStreamAsync(IRandomAccessStreamReference stream)
        {
            classifierModel learningModel = new classifierModel();
            learningModel.model = await LearningModel.LoadFromStreamAsync(stream);

            // Select GPU or another DirectX device to evaluate the model.
            LearningModelDevice device = new LearningModelDevice(LearningModelDeviceKind.DirectX);
            
            // Create the evaluation session with the model and device.
            learningModel.session = new LearningModelSession(learningModel.model, device);
            learningModel.binding = new LearningModelBinding(learningModel.session);
            return learningModel;
        }

그게 전부에요! 모델 평가를 위해 GPU를 선택했습니다.

디바이스를 지정하지 않으면 시스템에서 기본값을 사용합니다. 기본값을 사용하여 시스템이 사용자 대신 선택할 수 있는 유연성을 확보하는 것이 좋습니다.

Windows AI는 호출자가 이미 만든 디바이스 사용을 지원합니다. 고급 디바이스 만들기에 대한 자세한 내용은 세션 만들기 설명서를 검토하세요.